##BG value stats by hour

BGvalue_Summary
##    time3 min     mean  max         sd
## 1  00:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 2  01:00  65 159.0000  253 132.936075
## 3  02:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 4  03:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 5  04:00 216 341.5000  467 177.483802
## 6  05:00 157 157.0000  157         NA
## 7  06:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 8  07:00 161 197.0000  233  50.911688
## 9  08:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 10 09:00 250 250.0000  250         NA
## 11 10:00  67 122.5000  167  48.452726
## 12 11:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 13 12:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 14 13:00 164 227.6667  283  59.936077
## 15 14:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 16 15:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 17 16:00 103 103.0000  103         NA
## 18 17:00 201 201.0000  201         NA
## 19 18:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 20 19:00 Inf      NaN -Inf         NA
## 21 20:00  56 158.0000  324 145.010344
## 22 21:00 121 127.0000  133   8.485281
## 23 22:00  63 140.7500  244  75.455837
## 24 23:00 201 232.0000  263  43.840620
## 25 00:00  54  73.5000   93  27.577164

##BG value stats by day

BGvalue_SummaryDaily
##        Date2 min      mean max        sd
## 1 2022-07-05  54 234.60000 467 149.26587
## 2 2022-07-06 157 211.33333 244  47.37440
## 3 2022-07-07  56 174.42857 324  81.83898
## 4 2022-07-08  93 145.80000 283  78.54426
## 5 2022-07-09  67 162.42857 263  84.42720
## 6 2022-07-10  63  95.66667 159  54.85739

##Sensor value stats by hour

Sensorvalue_Summary
##    time3 min      mean max        sd
## 1  00:00  71 149.58333 230 79.868595
## 2  01:00  59 136.12500 216 69.546552
## 3  02:00 113 185.08333 219 25.116973
## 4  03:00 164 207.87500 265 37.329686
## 5  04:00 139 208.45833 272 58.085379
## 6  05:00  83 176.87500 261 71.514251
## 7  06:00 107 164.04167 235 56.565068
## 8  07:00  74 142.87500 204 56.034394
## 9  08:00  66 134.37500 203 61.876323
## 10 09:00  65 116.33333 176 46.619334
## 11 10:00  68 100.75000 148 31.214893
## 12 11:00  71 104.00000 164 26.406168
## 13 12:00 183 206.33333 227 16.132031
## 14 13:00 229 237.75000 243  4.413306
## 15 14:00 203 220.00000 236 11.249242
## 16 15:00 134 173.50000 201 25.054486
## 17 16:00  86 108.91667 128 14.939017
## 18 17:00  69  74.08333  83  4.601548
## 19 18:00  79 112.83333 134 17.846993
## 20 19:00  99 112.91667 133 11.657681
## 21 20:00  67  82.91667 105 12.922555
## 22 21:00  69  72.75000  78  2.632835
## 23 22:00  58  93.06667 189 47.249288
## 24 23:00  67 140.00000 229 68.197284
## 25 00:00  73 156.58333 239 79.975517

##BG high (>150) count

BGHigh_Count
##    time3 BGvalue
## 1  01:00       1
## 2  04:00       2
## 3  05:00       1
## 4  07:00       2
## 5  09:00       1
## 6  10:00       2
## 7  13:00       3
## 8  17:00       1
## 9  20:00       1
## 10 22:00       1
## 11 23:00       2

##BG very high (>240) count

BGveryHigh_Count
##   time3 BGvalue
## 1 01:00       1
## 2 04:00       1
## 3 09:00       1
## 4 13:00       1
## 5 20:00       1
## 6 22:00       1
## 7 23:00       1

##BG low (<80) count

BGLow_Count
##   time3 BGvalue
## 1 01:00       1
## 2 10:00       1
## 3 20:00       1
## 4 22:00       1
## 5 00:00       1

##BG good value count (>80 and <150)

BGgood_Count
##   time3 BGvalue
## 1 10:00       1
## 2 16:00       1
## 3 20:00       1
## 4 21:00       2
## 5 22:00       2
## 6 00:00       1

##Temp Basal = 0 count

tempBasal_count
## NULL

##Suspend basal on low count

suspendBasal_Count
## NULL

##BG value by time and date with mean values

BGvalue_timeDaytable
##     time 2022-07-05 2022-07-06 2022-07-07 2022-07-08 2022-07-09 2022-07-10     mean
## 1  00:00       54.0        NaN        NaN       93.0        NaN        NaN  73.5000
## 2  01:00        NaN        NaN        NaN        NaN   253.0000   65.00000 159.0000
## 3  02:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 4  03:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 5  04:00      467.0        NaN   216.0000        NaN        NaN        NaN 341.5000
## 6  05:00        NaN   157.0000        NaN        NaN        NaN        NaN 157.0000
## 7  06:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 8  07:00        NaN   233.0000   161.0000        NaN        NaN        NaN 197.0000
## 9  08:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 10 09:00      250.0        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN 250.0000
## 11 10:00        NaN        NaN   167.0000       97.0    67.0000  159.00000 122.5000
## 12 11:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 13 12:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 14 13:00        NaN        NaN   164.0000      283.0   236.0000        NaN 227.6667
## 15 14:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 16 15:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 17 16:00        NaN        NaN        NaN        NaN   103.0000        NaN 103.0000
## 18 17:00      201.0        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN 201.0000
## 19 18:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 20 19:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN      NaN
## 21 20:00        NaN        NaN   190.0000        NaN    94.0000        NaN 142.0000
## 22 21:00        NaN        NaN        NaN      133.0   121.0000        NaN 127.0000
## 23 22:00        NaN   244.0000   133.0000      123.0        NaN   63.00000 140.7500
## 24 23:00      201.0        NaN        NaN        NaN   263.0000        NaN 232.0000
## 25  mean      234.6   211.3333   171.8333      145.8   162.4286   95.66667 170.2770
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanBGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)

##Sensor value by time and date with mean values

SGvalue_timeDaytable
##     time 2022-07-05 2022-07-06 2022-07-07 2022-07-08 2022-07-09 2022-07-10      mean
## 1  00:00        NaN        NaN        NaN        NaN  229.50000   76.66667 153.08333
## 2  01:00        NaN        NaN        NaN        NaN  203.66667   68.58333 136.12500
## 3  02:00        NaN        NaN        NaN        NaN  194.58333  175.58333 185.08333
## 4  03:00        NaN        NaN        NaN        NaN  172.58333  243.16667 207.87500
## 5  04:00        NaN        NaN        NaN        NaN  151.91667  265.00000 208.45833
## 6  05:00        NaN        NaN        NaN        NaN  108.25000  245.50000 176.87500
## 7  06:00        NaN        NaN        NaN        NaN  109.08333  219.00000 164.04167
## 8  07:00        NaN        NaN        NaN        NaN   88.83333  196.91667 142.87500
## 9  08:00        NaN        NaN        NaN        NaN   74.08333  194.66667 134.37500
## 10 09:00        NaN        NaN        NaN        NaN   71.08333  161.58333 116.33333
## 11 10:00        NaN        NaN        NaN        NaN   72.00000  129.50000 100.75000
## 12 11:00        NaN        NaN        NaN        NaN  102.33333  110.66667 106.50000
## 13 12:00        NaN        NaN        NaN        NaN  206.33333        NaN 206.33333
## 14 13:00        NaN        NaN        NaN        NaN  237.75000        NaN 237.75000
## 15 14:00        NaN        NaN        NaN        NaN  220.00000        NaN 220.00000
## 16 15:00        NaN        NaN        NaN        NaN  173.50000        NaN 173.50000
## 17 16:00        NaN        NaN        NaN        NaN  108.91667        NaN 108.91667
## 18 17:00        NaN        NaN        NaN        NaN   74.08333        NaN  74.08333
## 19 18:00        NaN        NaN        NaN        NaN  112.83333        NaN 112.83333
## 20 19:00        NaN        NaN        NaN        NaN  112.91667        NaN 112.91667
## 21 20:00        NaN        NaN        NaN        NaN   93.66667   72.16667  82.91667
## 22 21:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN   72.75000  72.75000
## 23 22:00        NaN        NaN        NaN        NaN  182.66667   70.66667 126.66667
## 24 23:00        NaN        NaN        NaN        NaN  206.25000   73.75000 140.00000
## 25  mean        NaN        NaN        NaN        NaN  143.77536  148.51042 146.14289
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanSGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)

##Interactive Plots ###linePlots

###barplots hourly

###every 3 hours barplots

###daily barplots

###boxplots hourly

###3hour boxplots

###daily boxplots